Applications of Machine Learning and Data Analytics Models in Maritime Transportation
Maschinelles Lernen und Datenanalytik können als Grundlage für technische, kommerzielle und finanzielle Entscheidungen in der maritimen Industrie dienen. Applications of Machine Learning and Data Analytics Models in Maritime Transportation erforscht die grundlegenden Prinzipien der Analyse von praktischen Problemen im Seeverkehr mit Hilfe von datengesteuerten Modellen, wobei der Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Operations Research-Modellen liegt.
Datengestützte Methoden, Technologien und Anwendungen im Seeverkehr werden klar und prägnant erläutert, und es werden auch Fallstudien zu typischen maritimen Herausforderungen und Lösungen vorgestellt. Die Autoren beginnen mit einer Einführung in den Seeverkehr, gefolgt von Kapiteln, die einen Überblick über die Schiffsinspektion durch die Hafenstaatkontrolle und die Grundsätze datengesteuerter Modelle geben. Weitere Kapitel befassen sich mit linearen Regressionsmodellen, Bayes'schen Netzen, Support-Vektor-Maschinen, künstlichen neuronalen Netzen, baumbasierten Modellen, Assoziationsregel-Lernen, Clusteranalyse, klassischen und neuen Ansätzen zur Lösung praktischer Probleme im Seeverkehr, der Einbeziehung von Wissen aus dem Schifffahrtsbereich in datengesteuerte Modelle, der Erläuterung von Black-Box-Modellen für maschinelles Lernen im Seeverkehr, linearer Optimierung, fortgeschrittener linearer Optimierung und ganzzahliger Optimierung. Ein abschließendes Kapitel gibt einen Überblick über die behandelten Themen und erkundet zukünftige Möglichkeiten auf diesem Gebiet.
Das Buch ist vor allem für Forscher und Fachleute mit Fachkenntnissen in der maritimen Forschung nützlich, die lernen möchten, wie sie Datenanalyse und maschinelles Lernen in ihren Bereichen anwenden können.
| ISBN: | 9781839535598 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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